FastViT 是一种用于图像分类的小型且非常快速的模型

最新推荐文章于 2025-05-20 22:37:38 发布
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UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet
m0_47867638的博客
12-04 2220
使用非常大的卷积核的卷积神经网络（ConvNets）的设计范式起源于ReplkNet [11]，当时ConvNets的地位受到Vision Transformers（ViTs） [12, 38, 61, 65]的挑战。受到使用全局注意力 [12, 54, 65]或使用大窗口注意力 [38, 49, 64]的ViTs的启发，ReplkNet提出使用非常大的卷积核。
YoloV8改进策略：Block改进|SHViT高效视觉变换器（独家原创）
m0_47867638的博客
05-01 648
SHViT是一种高效视觉变换器，通过优化设计和减少冗余，实现了低延迟和高精度的视觉任务处理。它采用大跨度patchify stem和单头注意力模块，避免了空间冗余和注意力头冗余，提高了计算效率和准确性。SHViT结合全局和局部信息，进一步提升性能，适用于资源受限设备。实验表明，SHViT在速度和准确率上均优于其他模型，如MobileViTv2，尤其在实时性要求高的应用中表现突出。
FastViT: 采用结构重新参数化实现一个快速混合视觉Transformer
yorkhunter的博客
06-10 979
23年8月来自苹果公司的论文“FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization“。
FastViT
whaosoft143ai的博客
04-16 502
RepMixer 的感受野是局部的。将 V5 与 V3 进行比较，模型大小增加了 11.2%，延迟增加了 2.3 倍，而 Top-1 精度的增益相对较小，只有 0.4%，说明使用大核卷积来替换 Self-Attention 是一种高效，节约延时的方式。这里提出了一种通用的 CNN 和 Transformer 混合的视觉基础模型，移动设备和 ImageNet 数据集上的精度相同的前提下，FastViT 比 CMT 快3.5倍，比 EfficientNet 快4.9倍，比 ConvNeXt 快1.9倍。
FastVLM：当视觉语言模型插上效率的翅膀，高分辨率图像处理的破晓时刻
步子哥的博客
05-20 872
这里我们对庞大的表6进行关键点的总结和展示，完整表格请参考原论文。
CTA-Net: 一种改进多尺度特征提取的CNN-Transformer聚合网络
Together_CZ的博客
12-12 4059
CTA-Net: A CNN-Transformer Aggregation Network for Improving Multi-Scale Feature Extraction CTA-Net: 一种改进多尺度特征提取的CNN-Transformer聚合网络
小模型时代来了？苹果开源OpenELM，公开代码、权重、数据集、训练全过程
u012744245的博客
04-26 2049
4月24日，苹果开源了大语言模型（Open-source Efficient Language Models，即“开源高效语言模型”）。这与微软刚开源的Phi-3-mini类似，是一款专门针对手机等移动设备的模型。系列模型包含共4个不同参数版本，共包括，提供生成文本、代码、翻译、总结摘要等功能。基于较小的参数量，这些模型可在端侧设备上独立运行，而不必连接云端服务器。
多模态核心模型
kingJamesbond的博客
05-06 505
早期融合策略 ●策略描述：早期融合策略指的是在模型的早期层就融合视觉信息，这样可以在模型的训练过程中充分利用视觉知识，提高对视觉指令的理解和响应能力。PaLM-E（Pathways Language Model with Embodied） 是一种将连续传感器模态直接融入语言模型的具身智能模型，其实现方式如下： ●多模态表示：PaLM-E 将视觉、听觉等连续传感器模态的信息编码成向量表示，并与文本信息一起输入到模型中。这种方法的有效性在于，它迫使模型去关注数据中的关键差异，而不是表面的、无关紧要的变化。
51c大模型~合集128
whaosoft~aiotの开发板商城
05-16 1907
例如，一系列（公认）无法在多项式时间内解决却可在多项式空间内解决的 NP-Complete（如旅行商等等），对于使用有限精度 Transformer 的 CoT 而言至少需要超越多项式（例如 exp (n)）规模的上下文长度，在真实应用中由于内存的限制完全不可行；纵观计算机科学的发展历史，这一「随时清理」的理念早已渗透到几乎所有计算模型之中：从最早的图灵机模型中，已读写的磁带符号可以被覆盖或重写，直到现在高级编程语言中，垃圾回收机制会自动清理不再可达的内存单元。随着问题规模增加，两者之间的差距愈发明显。
SHViT：具有内存高效宏设计的单头视觉Transformer
AI浩
04-26 2457
链接：https://arxiv.org/pdf/2401.16456.pdf近年来，高效的视觉转换器在资源受限的设备上表现出色，延迟较低。传统上，它们在宏观层面使用 4×4 的补丁嵌入和 4 阶段结构，同时在微观层面使用具有多头配置的复杂注意力。本文旨在以内存高效的方式解决所有设计层面的计算冗余问题。我们发现，使用较大步长的 patchify stem 不仅减少了内存访问成本，还通过利用早期阶段中具有减少空间冗余的令牌表示来实现竞争性性能。
《MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training》中文校对版
buyaotutou的博客
09-16 2068
图像-文本基础模型（如CLIP）的对比预训练在广泛的下游任务中表现出出色的零拍摄性能和提高的鲁棒性。然而，这些模型利用具有显著存储器和延迟开销的大型基于变换器的编码器，这对部署在移动的设备上提出了挑战。在这项工作中，我们介绍MobileCLIP -一个新的家庭的高效的图像-文本模型优化运行时性能沿着与一种新颖的和有效的训练方法，即多模态强化训练。所提出的训练方法利用来自图像字幕模型的知识转移和强CLIP编码器的集成来提高高效模型的准确性。我们的方法通过将额外的知识存储在增强的数据集中来避免训练时的计算开销。
1980~2024年观鸟记录、经纬度及其所处的省市区县数据.dta
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鸟类在自然界和人类社会中扮演着多种关键角色，对维持生态平衡、传播种子、促进植物繁殖等具有重要作用。通过长期记录鸟类数量、种类和分布变化，可以了解该地区生物的多样性，及时发现栖息地退化、污染扩散等生态问题，帮助制定有效的保护措施 ## 一、数据介绍 数据名称：全国鸟种与观鸟记录数据 数据年份：1980-2024年 数据范围：全国各省、市、县 样本数量：1200万+
AI医疗数据治理平台技术方案.pptx
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（2013-2022年）农业相关地级市数据.xlsx
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## 一、数据介绍： 中国农业快速发展，农作物播种面积数据对于政策制定者、农业研究人员和农民来说都至关重要。了解各县域农作物的播种面积，可以帮助他们更好地预测市场需求、优化作物布局、提高生产效益。各县域主要农作物的播种面积，包括水稻、玉米、小麦、大豆等播种面积。 数据名称：中国各县域农作物播种面积数据 数据年份：2000-2021年 ## 二、数据指标 统计年度、县域名称、所属地级市、所属省份、地区编码ID、县域代码、农作物种类或名称、播种面积-公顷。
一个Android开发6年程序员的年终面试总结，2024无畏艰难险阻，迎风潇洒前行！.docx
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抗量子密码芯片实战：NIST标准算法在CTF中的逆向工程突破.pdf
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